语言大模型 / LLM

A Lightweight Foundation Model for Collider Physics with Multi-Domain Adaptation

面向对撞机物理的轻量级基础模型：多领域适配

Liangyu Wu, Qibin Liu, Alexander Yue, Julia Gonski

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； SLAC National Accelerator Laboratory（SLAC国家加速器实验室） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出轻量级基础模型NEXUS，以300万参数的全连接自编码器为架构，通过对撞机数据预训练实现多领域适配，在下游任务中提升准确率且计算复杂度低于同规模Transformer。

Comments 18 pages, 5 figures, 1 table

Nudging Sustainable Choices through LLM-Generated Recommendation Explanations

通过大语言模型生成的推荐解释推动可持续选择

Haya Halimeh, Dietmar Jannach, Oliver Müller

机构 * Paderborn University（帕德博恩大学） ； University of Klagenfurt（克拉根福大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过大语言模型生成推荐解释，探讨不同可持续性信息框架对用户选择和认知的影响。在速溶咖啡和酒店预订领域进行随机研究，发现框架构建或援引规范能增加可持续选择，虽认知与行为有差异，但为社会公益干预提供实践方向。

FirstResearch: Auditable Question Formation for LLM Scientific Discovery Agents

FirstResearch：用于大语言模型科学发现智能体的可审计问题形成

Yufeng Wang

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型科学发现智能体首个研究问题难审计的问题，提出FirstResearch框架，核心是研究问题证书，记录多种要素使问题可检查。实验表明该框架在多个主题上优于基线，以证书为中心的核心组件作用显著，支持明确推导约束可提升问题可审计性。

Comments Withdraw for further improvement and work consolidation

A Control System, a Dataset, and a Recipe for Making Frozen LLM Agents Learn a Domain

一种用于使冻结的语言模型智能体学习领域的控制系统、数据集和方法

Debjyoti Paul

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何让冻结的语言模型智能体学习领域，核心方法是将框架视为特定动作空间，用经典强化学习在线学习策略并以多目标奖励评分，贡献包括用DSPy实例化系统并评估，还发布相关代码、任务套件、训练日志及部署方法。

Comments 8 pages, 1 figure, 3 tables. Code and dataset: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

Sharpness-aware Model Merging with Salience Recovery for LLM-based Cross-Domain Sequential Recommendation

基于大语言模型的跨域序列推荐的锐度感知模型融合与显著性恢复

Huwei Ji, Jiajie Su, Yuyuan Li, Xiaohua Feng, Chaochao Chen

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究基于大语言模型的跨域序列推荐中的问题，提出SharpRec框架，包含锐度感知几何对齐和偏好显著性激活模块，有效解决跨域知识冲突和性能饱和问题，实验证明其性能优于现有基准。

Comments Published in Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '26). 12 pages, 6 figures, 4 tables. Code available at https://github.com/muyiahhh/SharpRec

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 9-13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea, ACM, 2026

Detect Before You Leap: Mirage Detection in Vision-Language Models

在跳跃前检测：视觉语言模型中的幻象检测

Sayeed Shafayet Chowdhury, Md. Shaown Miah, S. M. Taiabul Haque, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉语言模型在缺乏视觉证据时产生自信但无根据回答的幻象问题，提出文本条件层内对齐方法，通过分析视觉编码器各层补丁令牌与问题嵌入的对齐轨迹，结合像素统计、零样本域路由和结构化自评估，实现高精度预响应幻象检测。

Why Does Grounding Hurt Medical VQA? Benchmarking, Diagnosis, and Fine-Tuning of Vision-Language Models

对前沿视觉-语言模型进行审计以实现可信的医学视觉问答：定位失败、格式崩溃和领域适应

Xupeng Chen, Binbin Shi, Chenqian Le, Qifu Yin, Lang Lin, Haowei Ni, Ran Gong, Panfeng Li

机构 * New York University, New York, USA（纽约大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Columbia University, New York, USA（哥伦比亚大学） ； University of Michigan, Ann Arbor, USA（密歇根大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文审计了五种前沿视觉-语言模型在医学视觉问答中的表现，发现定位失败和格式崩溃是信任瓶颈，通过领域适应可提升性能。

A Geometric Multimodal Foundation Model Integrating Bp-MRI and Clinical Reports in Prostate Cancer Classification

一种整合Bp-MRI和临床报告的几何多模态基础模型用于前列腺癌分类

Juan A. Olmos, Antoine Manzanera, Fabio Martínez

机构 * Biomedical Imaging, Vision and Learning Laboratory (BIVL$^2$ab), UIS, Colombia（生物医学成像、视觉与学习实验室（BIVL²ab）， UIS，哥伦比亚） ； U2IS, ENSTA, Institut Polytechnique de Paris, France（U2IS， ENSTA，巴黎理工学院，法国） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MFM-Geom模型，通过整合Bp-MRI和临床报告，利用几何方法提升前列腺癌分类的准确性和鲁棒性。

Comments Accepted at IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2026

Journal ref 2026 IEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)

Towards understanding evolution of science through language model series

Junjie Dong, Zhuoqi Lyu, Qing Ke

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

Journal ref ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 17, 114 (2026)

LLM-Assisted Ontology Engineering and Construction of a French Legal Knowledge Graph

大语言模型辅助的本体工程与法国法律知识图谱构建

G{é}nesis Montenegro, Mokhtar Boumedyen Billami, Catherine Faron, Fabien Gandon, Pierre Monnin

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对法国维护法规处理难题，提出两阶段大语言模型辅助工作流程，先进行本体工程，再构建知识图谱。经实验，该流程输出强大、对齐良好，减少重复，明确关键细化步骤。

Journal ref SEMANTiCS 2026 - 22nd International Conference on Semantic Systems, Sep 2026, Ghent (BE), Belgium

Beyond Perspectives: A Trio-Ethnography of Interpretation Evolution in LLM-Supported Programming Education

超越视角：大语言模型支持的编程教育中解释演变的三人民族志研究

Jennie Ren, Jordan H. McDowell, Kyrie Zhixuan Zhou

机构 * Mercer University（梅森大学） ； University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过三人民族志研究，探讨两位教学理念不同的计算机教育工作者和一名学生在大语言模型支持的编程教育中，如何通过对话使解释演变，揭示课堂外学习过程，促使教育工作者反思，为教学适应提供参考。

Auditing Evidence Use in Medical LLM Diagnosis

医学大语言模型诊断中证据使用的审计

Junchi Liao, Jiawen Deng, Fuji Ren

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究医学大语言模型诊断时证据使用情况，通过分解患者信息为证据单元等方法审计，在多个数据集上评估五个模型，发现准确性可能掩盖证据使用问题，结果促使对医学大语言模型评估进行角色感知审计。

Compile, Then Page: Executable SOP Programs and a Capability-Gated Runtime for Procedural LLM Agents

编译，然后分页：用于过程性语言模型代理的可执行标准操作程序和能力门控运行时

Chenglin Yu, Li Yin, Qingxin Fan, Ying Yu, RunyangRay Zhong, Ming Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Research Institute for Generative AI, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学生成式人工智能研究所） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对企业代理遵循SOP的问题，将SOP约束编译成可执行伪代码，用程序引导堆栈机运行，通过实验表明编译文本有益，运行时指导受能力门控，给出编译后经模型级纪律检查再启用活动框架分页的实际指导。

Comments 9 pages, 3 figures, 5 tables

Zero-Shot Heart Rate Variability Forecasting from Consumer Wearables Using Time Series Foundation Models

使用时间序列基础模型从消费级可穿戴设备进行零样本心率变异性预测

Luukas Peräkylä, Fahad Sohrab, Ville Hautamäki, Merja Heinäniemi, Sui Huang, Pekka Abrahamsson

机构 * Tampere University（坦佩雷大学） ； University of Eastern Finland（东芬兰大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究利用时间序列基础模型从消费级可穿戴设备预测心率变异性，针对数据碎片化问题引入变异性保留插补方法，结果显示TSFMs在无需微调时优于传统基线模型，为其在真实数据集上的性能建立基线，凸显特定领域微调对临床部署的潜力。

Comments Accepted to Computing in Cardiology (CinC) 2026. 4 pages, 2 figures, 3 tables

Octopus v4: Graph of language models

章鱼v4：语言模型图

Wei Chen, Zhiyuan Li

机构 * Nexa AI 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究整合开源模型的新方法，核心是利用功能令牌，章鱼v4模型借助其引导查询至合适模型并重新格式化，表现出色，还通过图结构协调模型，激活小参数模型获74.8的SOTA MMLU分数。

Vision-Language Model Purified Semi-Supervised Semantic Segmentation for Remote Sensing Images

面向遥感图像的视觉-语言模型纯化半监督语义分割

Shanwen Wang, Xin Sun, Danfeng Hong, Fei Zhou

机构 * Faculty of Data Science, City University of Macau（数据科学学院，澳门城市大学） ； School of Automation, Southeast University（自动化学院，东南大学） ； College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum (East China)（海洋与空间信息学院，中国石油大学（华东）） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SemiEarth模型，通过引入视觉-语言模型的伪标签纯化结构，提升遥感图像半监督语义分割的性能与可解释性。

ViPSAM: Visual Prompting Medical Image Segmentation Using Segment Anything Model

ViPSAM：使用Segment Anything模型的视觉提示医学图像分割

San Lee, Nalee Kim, Jeong Il Yu, Hee Chul Park, Boah Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Sungkyunkwan University, Republic of Korea（人工智能系，成均馆大学，大韩民国） ； Department of Radiation Oncology, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, Republic of Korea（放射肿瘤科，三星医疗中心，成均馆大学医学院，大韩民国） ； Department of MetaBioHealth, Sungkyunkwan University, Republic of Korea（元生物健康系，成均馆大学，大韩民国） 纠错

专题命中 领域大模型 ：prompting(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对质子治疗计划中NCCT图像病变分割因对比度低而困难的问题，提出ViPSAM框架，基于SAM模型，利用视觉提示编码器和视觉引导交叉注意力模块整合跨模态信息，实验证明其在肝脏病变分割上优于其他方法，能实现更准确稳健的分割。

Comments Accepted at MICCAI 2026

MetaPerch: Learning from metadata for bioacoustics foundation models

MetaPerch：从元数据学习生物声学基础模型

Mustafa Chasmai, Vincent Dumoulin, Jenny Hamer

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究利用生物声学数据中心的元数据，将位置、时间等元数据作为辅助监督信号，引入MetaPerch基础模型，提升物种识别性能，还对9种元数据源在17个数据集上的效果做了实证研究。

Comments Accepted to ICML 26

Exploring Zero-Shot Foundation Models for Multivariate Time Series Anomaly Detection

探索用于多变量时间序列异常检测的零样本基础模型

Martin Uray, Saverio Messineo, Roland Kwitt, Stefan Huber

机构 * Salzburg University of Applied Sciences（萨尔茨堡应用科学大学） ； Paris Lodron University of Salzburg（萨尔茨堡巴黎洛德龙大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究多变量时间序列异常检测，探索单变量预测基础模型TimesFM的零样本应用于工业MTSAD，评估两种策略，虽未胜过基线，但发现其在捕获时间动态上过于有效致异常难区分，不过在异常边界误差有峰值，对变化点检测有前景。

Comments This preprint has not undergone peer review or any post-submission improvements or corrections. The Version of Record of this contribution will be published in Computer Aided Systems Theory - EUROCAST 2026, Lecture Notes in Computer Science, Springer

Hearing Like Humans? Sound Symbolism and Perceptual Alignment in Speech Language Models

像人类一样听？语音语言模型中的语音象征与感知对齐

Yun-Shao Tsai, Chun-Wei Chen, Chee-En Yu, Yi-Cheng Lin, Hung-yi Lee

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering National Taiwan University Taipei, Taiwan ； Graduate Institute of Electrical Engineering National Taiwan University Taipei, Taiwan ； Artificial Intelligence Center of Research Excellence National Taiwan University Taipei, Taiwan 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究语音语言模型是否有语音象征倾向，通过真实人类语音录音对比模型与人类数据，发现模型听觉判断与人类感知对齐差，错过声学线索，开放权重模型表现不佳，弱点在语音表示方式。

Comments Submitted to SLT 2026

EasyLens: A Training-Free Plug-and-Play Subtle-Lesion Representation Amplifier for Medical Vision-Language Models

EasyLens: 一种无需训练的即插即用型微病变表示放大器，用于医学视觉语言模型

Qiwei Zeng, Hao Wang, Jinghao Lin, Shuchang Ye, Yuezhe Yang, Yige Peng, Haoyuan Che, Jinman Kim, Lei Bi

机构 * Jilin University（吉林大学） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； ByteDance（字节跳动） ； Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学转化医学研究院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EasyLens，一种无需训练的即插即用模块，通过构建病理-解剖原型空间、反事实推理选择病变相关补丁以及形态引导残差增强，放大医学视觉语言模型对微病变的表示能力。

Reward Valuation in Vision Language Models: Causal Mechanisms Underlying Anhedonia

视觉语言模型中的奖励估值：快感缺乏背后的因果机制

Melika Honarmand, Samin Mahdipour Aghabagher, Martin Schrimpf

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨视觉语言模型中奖励估值情况，基于神经科学观点，通过有针对性扰动识别奖励预期单元，测试其因果作用，发现模型存在奖励估值和预期缺陷，结果反映了人工智能模型与人类平行的奖励估值回路。

Inject or Navigate? Token-Efficient Retrieval for LLM Analysis of Transactional Legal Documents

注入还是导航？用于交易法律文件大语言模型分析的令牌高效检索

Mahmoud Hany, Mourad ElSheraey, Mahmoud Said, Peter Naoum

机构 * Syntheia Pty Ltd（合成有限公司） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究如何在交易法律文件分析中高效检索，对比全语料库注入与两种结构化检索模式（NAVEMBED和NAVINDEX），发现NAVINDEX在令牌占用、上下文及成本方面优势明显，还得出缓存交叉规则。

Comments 17 pages, 2 figures, 8 tables

Evaluating and Understanding Model Editing for Medical Vision Language Models

医学视觉语言模型的模型编辑评估与理解

Guli Zhu, Chenwei Wu, Liyue Shen

机构 * EECS, University of Michigan（密歇根大学电子工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有多模态编辑基准不适配临床需求的问题，提出临床基准M3Bench，测试多类编辑方法的性能短板，为医学VLM部署后安全适配提供支撑。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Code and benchmark are available at https://github.com/BioMed-AI-Lab-U-Michgan/M3Bench

The Good, the Bad, and the Brittle: Benchmarking Robustness and Generalisation of Histopathology Foundation Models

好的、坏的和脆弱的：病理基础模型的稳健性和泛化基准测试

Dhyey Yajnik, Amina Asif, Fayyaz Minhas

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 用REET工具和NR-Kfold协议对12个病理基础模型及ResNet基线进行基准测试，引入PPI分析，表明病理基础模型在稳健性和泛化上优于CNNs，模型扩展收益递减，强调需评估分布变化。

Decentralized Aggregation of LLM Predictions via Wagering Mechanisms

通过投注机制对大语言模型预测进行去中心化聚合

Yuhong Luo, David M. Pennock, Xintong Wang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； DIMACS（离散数学和理论计算机科学研究所） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 旨在解决多模型预测聚合问题，提出基于投注机制的WALLA，各模型报告预测和投注，以投注为权重聚合预测，具有激励兼容等特性，实验表明其兼具多种优势。

Comments 32 pages

Do ECG Foundation Models Transfer to Rare Cardiac Diseases? Evidence from Brugada Syndrome Detection

心电图基础模型能否迁移到罕见心脏疾病？来自Brugada综合征检测的证据

Beatrice Zanchi, Giuliana Monachino, Alvise Dei Rossi, Luigi Fiorillo, Georgia Sarquella-Brugada, Giulio Conte, Francesca Dalia Faraci

机构 * University of Applied Sciences and Arts of Southern Switzerland, Department of Innovative Technologies（瑞士南方应用科学与艺术大学创新技术系） ； University of Zurich, Department of Quantitative Biomedicine（苏黎世大学定量生物医学系） ； Università della Svizzera Italiana, Faculty of Informatics（瑞士意大利大学信息学院） ； Neurocenter of Southern Switzerland, Ente Ospedaliero Cantonale, Movement Disorder Research Group, Neurology Department（瑞士南方神经中心，坎达伦医院，运动障碍研究组，神经学系） ； Sleep Research Institute（睡眠研究 institutes） ； Hospital Sant Joan de Déu, Inherited Cardiac Diseases and Sudden Death Unit（圣约翰德德医院，遗传性心脏疾病和猝死单位） ； Cardiocentro Ticino Institute, Ente Ospedaliero Cantonale, Division of Cardiology（提奇诺心脏中心研究所，坎达伦医院，心血管科） ； Università della Svizzera Italiana, Faculty of Biomedical Sciences（瑞士意大利大学生物医学科学系） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究通过在两个队列上评估九种心电图基础模型，探讨其对罕见病检测的作用，采用多种策略和配置，发现预训练对某些架构必要但效果有限，挑战了大规模预训练能编码有意义表征的假设。

Reasoning4Sciences: Bridging Reasoning Language Models to All Scientific Branches

Reasoning4Sciences：将推理语言模型桥接到所有科学分支

Teddy Ferdinan, Bartłomiej Koptyra, Mikołaj Langner, Tomasz Adamczyk, Łukasz Radliński, Maciej Markiewicz, Aleksander Szczęsny, Stanisław Woźniak, Tymoteusz Romanowicz, Dzmitry Pihulski, Mateusz Zbrocki, Mateusz Śmigielski, Michał Rajkowski, Mateusz Biedka, Konrad Kiełczyński, Konrad Wojtasik, Jacek Duszenko, Jan Eliasz, Piotr Matys, Michał Bernacki-Janson, Maria Bellaniar Ismiati, Latius Hermawan, Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz, Anna Kubicka-Sowińska, Grzegorz Chodak, Karol Postawa, Paweł Zyblewski, Tomasz Szandała, Łukasz Sterczewski, Adrian Chajec, Paweł Niewiadomski, Piotr Gruber, Marcin Wdowikowski, Sławomir Czarnecki, Bartłomiej Kryszak, Dominik Drabik, Tomasz Kajdanowicz, Kamil Mamak, Paweł Preś, Katarzyna Paczkowska, Joachim Sobczuk, Tomasz Zięba, Jan Kocoń, Maciej Piasecki, Przemysław Kazienko

机构 * Poznan University of Technology（波兹南理工大学） ； National Cheng Kung University（国立成功大学） ； Universitas Katolik Musi Charitas Palembang（Palembang 巴厘岛天主教大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文首次全面分析推理语言模型在28个科学学科中的采用情况，提出基于领域资源的成熟度评估框架，揭示学科间差距并展望未来方向。

T-QPM: Enabling Temporal Out-Of-Distribution Detection and Domain Generalization for Vision-Language Models in Open-World

T-QPM：面向开放世界视觉语言模型的时间分布外检测与域泛化

Aditi Naiknaware, Salimeh Sekeh

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出T-QPM框架，通过时间四元模式匹配和轻量级融合权重学习，增强视觉语言模型在动态环境下的分布外检测和协变量偏移鲁棒性。

How Token Influence Decays with Distance: A Green-Function View of Trained Language Models

令牌影响如何随距离衰减：训练语言模型的格林函数视角

Matthias Brändel, Stephan Köhler, Oliver Rheinbach

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过格林函数视角，研究自回归Transformer语言模型中令牌间影响随距离的衰减规律，发现呈幂律衰减（指数约0.8-0.9），而非指数衰减。

Comments 14 pages, 4 figures